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J-GLOBAL ID:202202221702407468   整理番号:22A0450482

有限要素解析アプローチにより示唆された物質の多重状態をシミュレートする新しい最適化アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on a new optimization algorithm simulating multi- states of matter inspired by finite element analysis approach
著者 (4件):
資料名:
巻: 52  号:ページ: 378-397  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0297A  ISSN: 0924-669X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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多くのアルゴリズムが直面する大きな問題は,グローバルおよび局所探索能力を効果的にバランスできないという大きな問題から,新しい最適化アルゴリズムを提案した。物質には3つの状態,すなわち固体,液体,およびガスが存在し,それは異なる運動特性を示す。物質の多状態によって触発されて,最適化アルゴリズムの個体は,異なる探索能力を提示することができる物質の異なる運動特性を有した。有限要素解析(FEA)手法は,新しい最適化アルゴリズムにおける大域的探索能力と局所探索能力を効果的にバランスさせるために採用できる物質の多状態をシミュレートすることができる。新しいアルゴリズムは,最適化アルゴリズム分野における有限要素解析の創造的応用である。人工物理最適化(APO)と重力探索アルゴリズム(GSA)は,力と質量によって定義されるアルゴリズムタイプに属している。FEAアプローチに従って,力と剛性によって引き起こされたノード変位は,APOとGSAの力と質量によって引き起こされた運動と等価であった。新しいアルゴリズムフレームワークにおいて,剛性はAPOとGSAアルゴリズムの質量を置き換える。本論文は,それぞれAPOとGSAに基づく2つの異なるアルゴリズムに関する研究を実行する。新しい最適化アルゴリズムの個体を,固体状態,液体状態,およびガス状態に分割した。性能に及ぼす主要なパラメータの影響を,6つの静的試験機能の実験を通して研究した。性能は,反復プロセスにおける固体個体,液体個体およびガス個体からなる4つの複雑なモデルに対して,PSO,基本APOまたはGSAと比較した。合理的複合モデルを,実験的に確認することができた。合理的複合モデルに基づいて,本論文は,マルチエリート誘導(MGABC),適応 greedy欲位置更新戦略(AABC)を有する人工ハチコロニーアルゴリズム,マルチ戦略集合人工ハチコロニー(MEABC),自己適応異種PSO(fk-PSO),および28CEC2013試験問題を有するAPOを有する人工ハチコロニーアルゴリズムに対する完全実験を行った。実験結果は,提案した方法が,そのより良い探査-開発バランスの結果として,その対応物と比較して良い性能を達成することを示した。このアルゴリズムは,物理最適化アルゴリズムを改善する新しい方法を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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電動機 
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